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自定义场景 自定义场景简介 创建自定义场景 算法介绍及参数说明 修改自定义场景 发布或终止自定义场景 获取推荐结果 删除自定义场景
（可选）数据接入资源DIS 开通相关资源 绑定资源 针对您创建的集群等资源，需要完成绑定，才可以在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时，建议创建跨源连接，用于访问CloudTable的数据源，提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点
自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double 统计间隔，以天为单位，每隔interval天计算一次指标，大于0。 result_path 是
您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
intelligent，智能场景 datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐
离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能，方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集，用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能，您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检
使用限制 在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数
创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求，提供了多种多样的推荐策略和算法，实现了端到端的自定义推荐场景搭建，使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
Boolean 请求是否成功。 specs List 计算资源规格列表，表3。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表3 specs参数说明 参数名称 参数类型 说明
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)
max_iterations 否 Integer 最大迭代轮数。 最小值：1 最大值：1000 early_stop_iterations 否 Integer 提前终止训练轮数。 最小值：1 最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts
max_iterations Integer 最大迭代轮数。 最小值：1 最大值：1000 early_stop_iterations Integer 提前终止训练轮数。 最小值：1 最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts
划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 data_config 是 DataConfig object 数据配置。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是
scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户
最大时间且不大于training_data_end_time。如：1541987933 训练数据终止时间 (training_data_end_time) 否 Long 训练数据终止时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时
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